策略对比
净值曲线
基准净值 = 1；策略与指数使用同一回测日期范围，最多同时比较5条曲线。
请勾选至少一条策略或指数曲线。
指数池对照：四指数 vs 沪深300+中证1000
同一组参数，只改变可选的指数。两指数池里“最强”和“最弱”只在沪深300与中证1000之间比较
参数热力图
逐年收益
最近交易明细
策略 E 的检验结果
研究结论：基于 2023-09-25 至 2026-09-23 的数据计算，不随上方参数和新数据变化。
3bp 往返成本、14:55 平仓、B 阈值 0.2%（相对昨收）、D 阈值 ±0.2%。网格为前段时点 9:35–10:25、后段时点晚于前段且不晚于 10:30，共 66 组
| 66 组时点平均（四指数） | 累计收益 | 最大回撤 | 夏普 | 样本内夏普 | 样本外夏普 |
|---|---|---|---|---|---|
| E：前段 B → 后段 D | +94.6% | −10.3% | 1.52 | 1.63 | 1.30 |
| 只在后段时点用 D | +88.3% | −10.3% | 1.54 | 1.68 | 1.30 |
| 只在前段时点用 D | +104.7% | −9.8% | 1.65 | 1.62 | 1.71 |
| 只在前段时点用 B | +52.9% | −10.4% | 1.04 | 1.08 | 0.95 |
E 实际上等于“后段的 D”加上“前段到后段之间的一段 B 多头”。夏普与只在后段用 D 几乎相同（1.52 对 1.54），多出来的收益来自持仓时间更长；两个时点间隔 15 分钟以上时，累计收益高 4–12 个百分点，间隔 5–10 分钟时反而更差。
E 不如在前一个时点直接用 D。66 组里只有 35% 的组合夏普超过“前段时点直接用 D”。原因是 B 在前段遇到弱市只会空仓，而 D 会直接做空，E 等于把做空推迟了一段。
E 换仓频繁，对成本更敏感。以 9:35 → 10:00 为例，726 天中有 420 天在 10:00 需要调整：146 天换成另一只最强，139 天平仓，52 天由多翻空，64 天由空仓转为做空。往返成本 0 / 3 / 5 / 8bp 时，E 为 +224% / +148% / +108% / +60%，只在 10:00 用 D 为 +170% / +129% / +105% / +74%。成本超过约 5bp 后，E 的优势消失。
E 表现最好的组合（9:35 → 10:00）逐年为 2024 +54.8%、2025 +19.0%、2026 +33.9%，去掉最好的 20 天后仍有 +29.1%。但 10:00 本身就是 D 表现最好的单一时点，这一组的好成绩有一部分是时点选择带来的，其余组合要弱不少。
指数池对照（8 个入场时点平均；E 取 9:35 → 10:00）
| 策略 | 四指数 收益 | 夏普 | 样本外夏普 | 300+1000 收益 | 夏普 | 样本外夏普 |
|---|---|---|---|---|---|---|
| A | +20.5% | 0.46 | 0.01 | −0.3% | 0.06 | −0.48 |
| B（0.2%） | +51.9% | 1.04 | 0.90 | +39.6% | 0.84 | 0.58 |
| C（0.2%，空最强） | +77.3% | 1.29 | 1.40 | +74.7% | 1.22 | 1.25 |
| D（±0.2%） | +105.9% | 1.67 | 1.68 | +91.9% | 1.47 | 1.20 |
| D 分 6 批 | +112.9% | 1.90 | 2.04 | +100.4% | 1.72 | 1.52 |
| E 9:35 → 10:00 | +148.3% | 1.98 | 1.70 | +129.8% | 1.83 | 1.49 |
只用沪深300和中证1000，每个策略都变差，近一年变差得更明显。A 从 +20.5% 变成基本不赚（近一年夏普 −0.48）。有方向判断的 C、D、E 仍然赚钱，但夏普低 0.07–0.2，样本外低 0.15–0.5。
原因是指数之间的分化变小了。四指数池中，9:40 被选为最强的次数：中证1000 37%、上证50 34%、中证500 18%、沪深300 只有 11%。沪深300处在大盘和小盘之间，走势很少是四个里最极端的；去掉上证50后，“大盘强”的日子只能选沪深300，强度被稀释。如果实盘只打算交易 IF 和 IM，可以用四指数判断方向和强弱，再用 IF 代替上证50/沪深300、用 IM 代替中证500/中证1000 执行，这一点还没有回测。
在策略 A 基础上怎样改进
研究结论：基于 2023-09-25 至 2026-09-23 的数据计算，不随上方参数和新数据变化。
以下结论来自四指数池：3bp 往返成本、14:55 平仓；每个方案都在 9:35、9:40、9:45、9:50、9:55、10:00、10:15、10:30 八个入场时点各跑一遍后取平均，避免只挑最好看的时点
A 的问题：在 9:35–10:30 的 8 个入场时点中，策略 A 只有 9:35 超过 +40%，平均累计收益 +20.5%，最大回撤 −14%，且近 1 年（样本外）的平均夏普只有 0.01。去掉收益最高的 10 天后，9:40 和 10:00 两个入场点都会转为亏损——利润集中在少数几个大涨日。
“选最强”本身是有效的：从 9:35 起，买最强都跑赢等权买四个指数，而买最弱在每个时点都亏（−12% 到 −33%）。只有开盘价入场例外：按集合竞价选最强，收益 +28.5%，反而跑输等权的 +63.7%，高开部分在开盘后很快被回吐。
问题出在方向：把数据按“入场时最强指数的涨跌幅”分组后可以看到，最强指数本身都在跌的日子（四个指数都翻绿），剩余时段大概率继续跌；9:40 时最强指数跌超 0.6% 的 27 天里，随后平均再跌 27–93bp。A 在这些日子仍然全仓做多，这是它回撤的主要来源。B 和 C 的阈值正是在修这个问题。
夏普为日度年化（×√243）。“持仓天数占比”指有仓位的交易日比例。按平均夏普排序会得到同样的结论。
D 的收益从哪来：拆解与反证
同样的多空判断，只交易四指数等权篮子，也能赚 +59%：一半以上的收益来自“早盘方向的延续”（日内动量）。在此基础上挑最强做多、挑最弱做空，再增加约 +47 个百分点；如果反过来做多最弱、做空最强，收益会掉到 +22%。可见择时和选强两部分都有贡献。
剔除最好的交易日后
A 的利润高度集中在少数几天，C、D 在剔除最好的 20 天后，大多数时点仍为正。
建议
- 必须加方向过滤。最简单的是 B，阈值取小值（0.1%–0.2%），效果比大阈值好：平均夏普从 0.46 提到 1.04–1.08，样本内外一致（1.11 / 1.03），最大回撤从 −14% 降到约 −10.6%。阈值 0（最强指数也在跌就不做）表现更好。
- 能做空就用 C/D，并且空最弱的那个。C 做空最强平均 +77%；改成做空最弱，平均 +99%。进一步加入中性区间（±0.2% 内不交易）就是 D：平均 +106%，夏普 1.67，最大回撤 −9.6%，样本内外夏普 1.67 / 1.68，8 个入场时点全部为正（+58% 到 +129%）。
- 分批入场，不要押单一时点。D 在 9:35–10:00 分 6 批入场：累计 +112.9%，最大回撤 −7.4%，夏普 1.90（样本外 2.04），逐年 2024 +46.5%、2025 +9.9%、2026 +30.4%。同样的分批用在 A 上只有 +23.6%，所以分批只能降低时点运气，救不了 A。
- E 不比 D 更好。E 的夏普与后段单独用 D 相当，却多了换仓成本；想要更高收益可以用 E（9:35 → 10:00~10:15，成本需控制在 5bp 以内），想要稳健仍以“D 分批入场”为主。
- 不要加止损、移动止盈、均线过滤。这些改动在样本内看似小幅有效，但样本外全部转负。日内指数的噪声幅度与 0.3%–1% 的止损距离相当，止损会把一天的趋势收益截断；日线均线则与早盘动量无关。
- 成本是最大的敏感项。D 在往返 0 / 2 / 3 / 5 / 8bp 下的平均收益为 +141% / +117% / +106% / +86% / +59%。入场延迟 1–5 分钟影响很小（夏普 1.59–1.68），不需要抢第一时间成交。平仓放到 15:00 收盘比 14:55 略好（A 平均 +27.8% 对 +20.5%），期货可以做到。
使用前须知
- 回测用的是指数点位。当日买入当日卖出、以及做空，实盘只能用股指期货（IH / IF / IC / IM）执行；股票 ETF 是 T+1，做不了策略 A 的当日平仓。期货的日内基差变动、合约换月、保证金占用都没有计入。
- 入场价取信号那一分钟的收盘价，9:30 取开盘价（集合竞价）。止损按分钟收盘价判断，没有模拟分钟内的跳价。E 的两段收益按“先前段、后段再复利”计算；后段仓位不变时视为连续持有，不重复收成本。
- 样本只有 3 年（726 天），包含 2024 年 2 月流动性冲击、2024 年 9 月政策行情、2025 年 4 月关税冲击等少数极端日，结果受这些日子影响较大。2023 年（仅 3 个月）和 2025 年全年的收益都偏弱。
- D 和 E 都是在同一份数据上观察到结论后才设计的，样本内外划分只能部分缓解过拟合，实盘前建议再用新数据观察一段时间。